一直在提“数据驱动企业”，今天小编就从如何实现这一层面和大家分享一些内容。

一般而言，对于大多数企业，数据本身的价值并不高，其高价值主要体现在帮助企业“了解过去发生了什么事，了解当前正在发生什么事，明确各个事件/问题发生的原因，预测未来可能发生什么事，进行全局优化”这一“从数据到全局优化”的转化过程中。

为了更好地与下文内容相结合，我们换种方式来描述这一价值显现过程，即为“数据查看，数据监控，数据分析，分析结果应用”。

好了，到此 ，我们就可以正式介绍题目中提到的“三个看板”了：基础看板，监控看板，分析看板。在数据观中，看板可以理解为一份“报告”，较之传统报告，它是动态的，可以自动更新，可以实时协作，可以交互分析等。

1、基础看板

基础看板满足的是“数据查看”的需求，主要给业务人员或一线管理人员看的，偏执行层面，用以每天了解自己所负责工作的具体情况，比如我想了解我负责的业务昨天做的怎么样了，最近一周或一个月的进展如何等。

关键指标是基础看板的主要组成元素。不同公司、不同部门、不同业务的基础看板必定是不一样的，比如对于电商来说，运营部门的KPI是用户复购、用户流失率、用户转化率等，销售部门的KPI是销售额、用户数、销售量、利润额等，市场部的KPI则是流量、新用户等。

基础看板质量的高低，取决于该看板的设计者对其业务理解程度的深浅。在设计时，基础看板在最好能够选择时间段，这样如果昨天的数据出现了问题，就可以选取过去一段时间的数据，看看是否是趋势上出了问题。选取的指标越丰富越好，指标越丰富，对于业务的把握就能越全面越详尽。数据粒度一般都会很细，数据粒度主要针对数据的计算范围，比如统计用户增长情况，选择按周统计，其粒度就不如按日进行统计细致。

举个例子，下图展现的某零售企业运营部门基础看板，就以日为单位，统计了9个关键指标，分别从销售额、销售数量、成本、客户、地域、产品几个方面了解当日业务详情：

2、监控看板：

监控看板满足的是“数据监控”的需求，主要使用者是管理层或者数据分析师，用以揭露业务运转上的不畅或问题。借助数据观的数据一键更新、数据可视化，以及即将上线的KPI监控等模块，企业实现实时监控将变得十分容易。

实时监控，即对企业各类业务活动的数据开展动态、实时监控，自动形成监控结果，并以邮件、短信等多种方式智能预警，帮助企业及时掌控风险。其目的是实时发现问题，实时解决，类似敏捷的短周期迭代和持续改进优化，而不是等到真实的业务运作受到影响或中断的时候才去事后处理和变更，从而大幅减少返工成本。

监控看板的质量，很大程度上取决于数据获取、处理和呈现的及时性。同时，由于对于不同企业，其业务流程和业务指标的差别很大，甚至同一企业的不同发展时期，监控重点差异也很大，所以，监控看板的灵活配置和可拓展性也需要加以考虑。

同样，为了让大家有个感性的认知，我们展示一份简单的现金流监控看板，分别从日、月、季度、年度四个维度统计了销售额与成本状况，从而监控财务健康程度，该看板同样属于上例中的零售商：

3、分析看板：

分析看板满足的是“数据分析”的需求，主要用于明确各个事件/问题发生的原因，以及预测未来可能发生什么事。该看板适用于任何希望或者需要用数据创造价值的人，在进行会议或向老板、上级汇报时，分析看板也是必不可少的。

分析看板是数据由低价值转换为高价值过程中的重要一环，因为它是全局优化的基础，直接影响着优化方案的可实现性和有效性。

在数据观中，由于不存在IT技能和分析技能障碍，所以分析看板质量的高低，主要取决于制作人对业务的理解深度以及视野的宽度和高度。

同样，我们举个简单的例子来直观看一下，下图是一个月度客户分析的看板，从图中，我们发现了一些问题，比如从顾客分布角度，出现了“区域中空”现象，从购买行为角度，出现了排名前十的有价值的客户，没有一人出现在当月购买力排名前十榜单上。基于此，我们就可以继续深入探查问题原因，比如对于区域中空问题，可以通过销售人员区域分布、资源配给、产品特点等层面锁定原因，并据此提出优化方案，比如在中空地区加大人力、广告等投入。

除了这三类基础看板，大家还可以根据自己的业务需要建立更具针对性的看板，更加充分的挖掘数据的价值。

实现数据驱动企业，其是一件很简单的事情。在数据观中，连接你的所有数据源，整合散落在各处的数据，随时注意将业务行为与数据变化相关联，不断关注异常点，不断思考差异点，不断分析问题，并快速落实优化方案，然后再一次回到数据上，形成一个反应迅速的良性循环，然后，你将看到，不断产生的数据正在转化为越来越多的商业价值。